基于iTRAQ的肽组学技术在炎症研究中的应用

    iTRAQ同位素标记技术,可对样本中的肽段 N 端与赖氨酸侧链进行共价标记,通过 4-plex 或 8-plex 多重标记,实现多样品同时定量。在质谱二级图谱(MS/MS)中,这些同质异构的标签裂解产生特征 reporter 离子,可用于精确比较不同处理组的肽丰度。基于 iTRAQ 技术的肽组学在炎症研究中应用广泛,涵盖机制探索、药物反应监测与生物标志物发现,结合 PRM/ELISA 可实现科研与临床的有效对接。

     

    一、基于iTRAQ的肽组学技术为何适用于炎症研究?

    1、高通量比较能力:多样本可在单次 LC-MS/MS 中同时分析,减少实验偏差

    2、灵敏度与定量重现性高:相比标签前方法,iTRAQ 可同时兼具定性与半定量能力;

    3、对炎症标志物探测高效:炎症反应中,细胞因子、补体、炎症相关酶和受体等成分动态变化显著,iTRAQ 可捕捉这些低丰度变化。

     

    二、基于iTRAQ的肽组学技术在炎症研究中的应用

    炎症作为机体对感染、损伤或免疫刺激的高度复杂反应过程,涉及大量可溶性因子(如细胞因子、趋化因子、补体蛋白)、受体和信号转导通路的动态调控。传统手段难以全面捕捉这些多维动态变化,而 iTRAQ 技术结合高分辨质谱,为炎症过程的系统性研究提供了强有力的技术支持。

     

    1、揭示炎症介质的表达变化

    基于iTRAQ的肽组学技术通过对不同处理组肽段进行等摩尔标记,在一次 LC-MS/MS 分析中实现多样本平行定量,大幅提升了通量和比较效率。在炎症研究中,该技术可广泛应用于分析以下炎症相关因子:

    (1)急性期蛋白(如 C-反应蛋白、血清淀粉样蛋白等):其表达动态变化可被精确量化,用于判断炎症程度。

    (2)细胞因子调控蛋白:包括IL-1/6调节因子、NF-κB信号调控因子、STAT相关通路蛋白等,可揭示免疫信号转导异常机制。

    (3)细胞凋亡与自噬相关因子:炎症状态下细胞命运变化的重要调节蛋白(如 caspase、Beclin-1)也可通过 iTRAQ 分析其丰度变化。

     

    2、炎症通路富集与网络建模

    通过 iTRAQ 数据结合生物信息学分析,可识别在炎症状态下显著上调或下调的多肽,并进一步进行功能注释与通路富集(如 KEGG/GO 分析):

    (1)识别激活通路:如 TNF-α/NF-κB、JAK/STAT、MAPK、NLRP3 炎症小体等关键炎症反应通路。

    (2)调控模块重构:通过蛋白互作网络(PPI)分析构建炎症调控网络,挖掘关键 hub 蛋白。

    (3)靶点预筛:依据表达趋势与网络中心度,锁定潜在治疗干预靶点。

     

    3、疾病状态分型与分期

    iTRAQ 肽组学还可用于炎症性疾病的分型研究,例如:

    (1)轻度与重度炎症对比:通过定量差异分析,找出病程早期与进展期关键表达变化分子;

    (2)治疗响应预测:基于 iTRAQ 数据构建生物标志物组合,预测个体对抗炎药物、免疫抑制剂等疗效;

    (3)慢性与急性炎症鉴别:识别特异分子模式(molecular signature),用于疾病类型分类或分期参考。

     

    4、联合多组学揭示炎症网络

    在当前精密医学趋势下,iTRAQ 肽组学常与其他组学数据(如转录组、代谢组、磷酸化组等)联合分析:

    (1)蛋白–mRNA 协同表达分析:判定蛋白丰度变化是否由转录水平驱动,筛选转录后调控目标;

    (2)蛋白–代谢通路联动:揭示炎症状态下的能量代谢重编程(如乳酸代谢、脂肪酸氧化);

    (3)与表观修饰组协同:结合乙酰化/磷酸化组学,阐明炎症信号传导蛋白的修饰调控网络。

     

    5、炎症标志物发现与转化应用

    通过 iTRAQ 筛选出的差异表达多肽,可进一步通过靶向质谱(如 PRM/MRM)或免疫学手段(如 ELISA)进行验证,推动以下转化应用:

    (1)炎症诊断标志物开发:挖掘可用于血液、尿液等样本中检测的非侵入性炎症生物标志物;

    (2)个体化治疗靶点发现:识别疾病亚群的特异性调控因子,指导靶向治疗;

    (3)药效学评价指标建立:作为药物作用机制确认与疗效监测的可靠定量指标。

     

    三、基于iTRAQ的肽组学技术实验流程详解

    1、样本处理:提取血清、组织或细胞裂解液。

    2、蛋白酶解:使用胰蛋白酶消化,生成可标记肽段。

    3、iTRAQ 标记:分别将不同处理组肽段用各通道标签标记,如 113–118。

    4、样本混合与预分离:混样后通过 HILIC 或 SCX 分级,减少样本复杂度。

    5、LC-MS/MS 检测:选用高分辨 Orbitrap 联盟 MS 进行多轮数据收集。

    6、数据分析:利用 Mascot、MaxQuant 等平台进行赖氨酸肽识别与 reporter 离子峰定量。

    7、差异蛋白筛选:选取 fold change ≥1.2 或 ≤0.83,结合 P 值和 FDR 校正。

    8、通路富集分析:应用 GO 与 KEGG 注释解析炎症相关通路。

    9、靶向验证:使用 PRM 或 ELISA 对关键炎症蛋白进行验证与二次鉴定。

     

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